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鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/22 08:24:03
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ObjectPose9D 數(shù)據(jù)集與兩階段訓(xùn)練為了訓(xùn)練 SceneDesigner研究者構(gòu)建了 ObjectPose9D 數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集整合了 OmniNOCS 和 MS-COCO 數(shù)據(jù)通過(guò)自動(dòng)化工具如 Orient Anything 和 MoGe與人工校驗(yàn)相結(jié)合的方式提供了豐富的高質(zhì)量9D姿態(tài)標(biāo)注。針對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中姿態(tài)分布不平衡如動(dòng)物通常是側(cè)面或正面很少有背面視角的問(wèn)題SceneDesigner采用了 兩階段訓(xùn)練策略第一階段 基礎(chǔ)訓(xùn)練使模型學(xué)習(xí)基本的姿態(tài)控制能力。第二階段 引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用設(shè)計(jì)好的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)根據(jù)生成物體的姿態(tài)準(zhǔn)確性評(píng)分在平衡后的數(shù)據(jù)分布上進(jìn)行微調(diào)。這一階段顯著提升了模型對(duì)低頻姿態(tài)的生成能力。3. 推理階段解耦物體采樣 (Disentangled Object Sampling)在處理多物體場(chǎng)景時(shí)傳統(tǒng)擴(kuò)散模型容易出現(xiàn)概念混淆例如將“貓”的特征生成到了“狗”的位置。為此SceneDesigner 在推理階段引入了 解耦物體采樣 技術(shù)。該技術(shù)利用 CNOCS Map 提供的精確區(qū)域掩碼Mask在去噪的每一步中根據(jù)空間位置將不同物體的生成過(guò)程隔離開(kāi)來(lái)。每個(gè)區(qū)域只關(guān)注其對(duì)應(yīng)的文本提示和姿態(tài)條件最后再融合成整張圖像。這確保了復(fù)雜場(chǎng)景中每個(gè)物體都能準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)其指定的類別和姿態(tài)。實(shí)驗(yàn)與成果研究者將 SceneDesigner 與目前的 SOTA 方法如 LOOSECONTROL, C3DW進(jìn)行了廣泛對(duì)比。1. 單物體與多物體控制性能如下面的對(duì)比圖所示現(xiàn)有方法在控制物體朝向時(shí)往往存在偏差或者導(dǎo)致物體形狀崩壞。而 SceneDesigner 無(wú)論是控制單個(gè)物體的精細(xì)旋轉(zhuǎn)還是在同一場(chǎng)景中同時(shí)操控多個(gè)物體都表現(xiàn)出了極高的一致性和保真度。2. 靈活的應(yīng)用場(chǎng)景SceneDesigner 不僅限于通用物體生成還支持結(jié)合 LoRA 等技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化定制。用戶可以指定特定的角色并利用 CNOCS Map 精確控制其在畫面中的動(dòng)作和位置。結(jié)論研究顯示現(xiàn)有圖像生成模型在處理涉及三維空間屬性的多物體布局時(shí)存在明顯短板。基于此SceneDesigner 通過(guò)引入 CNOCS Map 這一具有顯式幾何意義的姿態(tài)表征結(jié)合構(gòu)建的 ObjectPose9D 數(shù)據(jù)集與基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)多物體9D姿態(tài)的精準(zhǔn)操控。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SceneDesigner 在無(wú)需昂貴訓(xùn)練成本的前提下極大拓展了文本到圖像模型在復(fù)雜空間布局上的生成能力。未來(lái)該技術(shù)有望在虛擬攝影、場(chǎng)景設(shè)計(jì)、故事板繪制等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用讓AI創(chuàng)作真正實(shí)現(xiàn)“隨心所欲所見(jiàn)即所得”。何愷明在MIT授課的課件PPT下載在CVer公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)何愷明即可下載本課程的所有566頁(yè)課件PPT趕緊學(xué)起來(lái)ICCV 2025 論文和代碼下載在CVer公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)ICCV2025即可下載ICCV 2025論文和代碼開(kāi)源的論文合CVPR 2025 論文和代碼下載在CVer公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)CVPR2025即可下載CVPR 2025論文和代碼開(kāi)源的論文合集CV垂直方向和論文投稿交流群成立掃描下方二維碼或者添加微信號(hào)CVer2233即可添加CVer小助手微信便可申請(qǐng)加入CVer-垂直方向和論文投稿微信交流群。另外其他垂直方向已涵蓋目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、目標(biāo)跟蹤、人臉檢測(cè)識(shí)別、OCR、姿態(tài)估計(jì)、超分辨率、SLAM、醫(yī)療影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估計(jì)、自動(dòng)駕駛、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、車道線檢測(cè)、模型剪枝壓縮、去噪、去霧、去雨、風(fēng)格遷移、遙感圖像、行為識(shí)別、視頻理解、圖像融合、圖像檢索、論文投稿交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer、NeRF、3DGS、Mamba等。 一定要備注研究方向地點(diǎn)學(xué)校/公司昵稱如Mamba、多模態(tài)學(xué)習(xí)或者論文投稿上海上交卡卡根據(jù)格式備注可更快被通過(guò)且邀請(qǐng)進(jìn)群▲掃碼或加微信號(hào): CVer2233進(jìn)交流群 CVer計(jì)算機(jī)視覺(jué)知識(shí)星球人數(shù)破萬(wàn)如果你想要了解最新最快最好的CV/DL/AI論文、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目、行業(yè)前沿、從入門到精通學(xué)習(xí)教程等資料一定要掃描下方二維碼加入CVer知識(shí)星球最強(qiáng)助力你的科研和工作 ▲掃碼加入星球?qū)W習(xí)▲點(diǎn)擊上方卡片關(guān)注CVer公眾號(hào) 整理不易請(qǐng)點(diǎn)贊和在看
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